Phân biệt các công việc về dữ liệu: Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst

Việc ứng dụng công nghệ thông tin để xử lý, phân tích dữ liệu đã cho ra đời ra đời những công việc như: Data Science, Data Engineer và Data Analyst. Vậy điểm khác nhau giữa các công việc này là gì? 

• Học lập trình Data Science làm nghề gì? Gợi ý lộ trình cho người không chuyên
• 9x tâm đắc với khóa học Khoa học Dữ liệu trực tuyến tại FUNiX
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề
• Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?
• 9x Đắk Lắk kể về hành trình trở thành Data Scientist tại tập đoàn FPT

Một trong những yếu tố quan trọng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là Dữ liệu lớn (Big Data). 

Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp, các phần mềm, phương tiện xử lý truyền thống không còn đủ khả năng thu thập, quản lý và xử lý trong một khoảng thời gian hợp lý. Từ đó, ứng dụng công nghệ thông tin để xử lý, phân tích dữ liệu đã ra đời với những công việc cụ thể như: Data Science, Data Engineer và Data Analyst. 

Vậy điểm khác nhau giữa các công việc này là gì? 

1. Định nghĩa

Data Scientist: Theo định nghĩa của nền tảng đào tạo trực tuyến quốc tế Edureka, nhà khoa học dữ liệu là người phân tích và giải thích các dữ liệu số phức tạp. Để đảm nhận vai trò một nhà khoa học dữ liệu, cần phải thu thập đủ kinh nghiệm và các kỹ năng khác nhau như phân tích, thống kê nâng cao, hiểu biết đầy đủ về học máy (machine learning), học sâu (deep learning),…

Data Analyst: Hầu hết những người nghiên cứu về data thường bắt đầu các công việc của một nhà phân tích dữ liệu. Công việc này yêu cầu chủ yếu kiến thức và kỹ năng về mảng thống kê dữ liệu, xử lý dữ liệu, lập mô hình và báo cáo cùng với sự hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp. 

Data Engineer: Kỹ sư dữ liệu là người có nhiều năm kinh nghiệm với tư cách một nhà phân tích. Kỹ sư dữ liệu cần có nền tảng kỹ thuật vững chắc với khả năng tạo và tích hợp API, đồng thời cũng cần hiểu về quy trình truyền dẫn dữ liệu và tối ưu hoá hiệu suất. 

Như vậy, nhà khoa học dữ liệu thực hiện giải thích, sắp xếp và tổ chức dữ liệu (lớn). Nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò phân tích và sử dụng nó để giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn. Kỹ sư dữ liệu liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu, phát triển, thử nghiệm và duy trì kiến trúc dữ liệu hoàn chỉnh. 

>>> Đọc ngay: Nghề phân tích dữ liệu data analysis tại Việt Nam

2. Ý kiến từ chuyên gia 

Có thể nói, công việc trong lĩnh vực data rất đa dạng, và cơ hội việc làm luôn rộng mở với tất cả những ai học ngành này. Tuy nhiên để có quyết định lựa chọn hướng đi phù hợp, hãy tham khảo ý kiến của chuyên gia. Theo mentor Lê Văn Khang (AI Engineer tại QAI Quy Nhơn), nếu muốn làm việc về data sẽ có các con đường sau: 

• Nếu bạn yêu thích các công việc đơn giản, nhẹ nhàng và liên quan đến data thì nên chọn làm Data Analyst. Công việc này giúp bạn học được nhiều tool (công cụ) để thể hiện, trình bày xem dữ liệu đang nói điều gì.
• Nếu bạn có thiên hướng về kỹ thuật nhiều hơn thì nên chọn Data Engineer bởi vị trí này cần biết SQL, các thư viện nào phân tích data, xử lý data tốt nhất. Ở level chỉ biết “implement” source code có sẵn thì vị trí này khá phù hợp.
• Nếu muốn phân tích kỹ, sâu, nghiên cứu nhiều hơn và là người giỏi toán, có đam mê data, bạn nên đi theo con đường Data Scientist. Bởi vị trí này sẽ quyết định với bộ data này nên đi theo model nào. Data Scientist sẽ học nhiều, nghiên cứu nhiều để hướng dẫn cho Data Engineer triển khai ý tưởng của mình.

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst
• Học phân tích dữ liệu ở đâu? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst
• 5 Công cụ phân tích dữ liệu chuẩn, hiệu quả nhất hiện nay
• Vai trò của Python trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu

Minh Tiến 

(Bài viết có tham khảo: https://www.edureka.co/blog/data-analyst-vs-data-engineer-vs-data-scientist/)